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Por: Jairo Andrés Rendón Ph.D.

Claudia Lopez advierte que cuando la ocupación de las UCI destinadas a atender los casos de coronavirus en Bogotá llegue a 50 por ciento se pondrán más estrictas las restricciones de movilidad en la capital.  Este indicador es el más referenciado para justificar flexibilizar o volver más rígidas las medidas de aislamiento, por lo tanto, vale la pena escudriñar en él.

Al revisar las cifras de pacientes en UCI encontramos que se clasifican en 2 grupos: pacientes confirmados y sospechosos o probables. Desde que tenemos registros, el 8 de abril, la fracción de sospechosos es casi siempre más de las dos terceras partes del total de pacientes en UCI, y hasta el 27 de mayo el promedio es del 78 por ciento. Esto quiere decir que, para casi 8 de cada 10 pacientes en UCI, que creemos tienen coronavirus, no tenemos un diagnóstico.

Es entendible que los enfermos entren a la unidad de cuidados intensivos sin un diagnóstico y que, debido a sus síntomas y exámenes, ojalá una tomografía, se sospeche que tienen covid-19.  Pero se esperaría que tan pronto ingresan a la UCI se realice una prueba para confirmar su diagnóstico y entrarían a ser parte de los casos confirmados o saldrían del indicador.

La gráfica de abajo muestra la evolución del número de pacientes en UCI, las barras azules son pacientes confirmados y las barra naranjas pacientes sospechosos.  Lo que observamos es que el total de pacientes en UCI ha venido creciendo, pero casi que exclusivamente a punta de casos sospechosos, los confirmados solo se han incrementado en los reportes de los últimos 2 días pero siguen siendo menos del 25 por ciento.

Si el pronóstico sobre la posibilidad que un paciente en UCI esté contagiado de coronavirus fuese usualmente acertado, deberíamos ver que las barras azules se incrementan a medida que se incrementa el número total de pacientes en UCI, pues la estadía en UCI de los pacientes con coronavirus no es corta. De hecho, el modelo covid-19 de Bogotá asume una estadía promedio en UCI de 10 días y los datos de otros países sugieren incluso 14 o 15 días.

¿Por qué no crecen las barras azules? Se me ocurren tres posibilidades: 1. No estamos haciendo pruebas a los sospechosos o toman mucho tiempo los resultados. 2. La rotación en UCI es muy alta para los pacientes con coronavirus. 3. Los sospechosos realmente no tienen coronavirus.

Si no estamos haciendo pruebas los pacientes en UCI o entregando oportunamente los resultados, pensaría que tampoco lo estamos haciendo con el resto de la población, esto sería preocupante pues entonces el número de contagiados serían mucho peor de lo que muestran las estadísticas de casos confirmados.  Sin embargo, a la vez deberíamos estar viendo un gran número de fallecimientos pues las experiencias de otros países muestran que una gran fracción de pacientes en UCI por coronavirus mueren. En Bogotá la curva de fallecidos por covid-19 no ha crecido tan rápido, esperemos que no sea porque no los contamos.

Si la rotación en UCI fuese alta entonces, aunque los casos sospechosos se confirmen, estos estarían saliendo rápido de la UCI.  En este caso la UCI se satura por la gran cantidad de nuevos casos que llegan como sospechosos, lo bueno es que se pueden evacuar rápidamente.  Sin embargo, los datos de otros países indican que las estadías por covid-19 son usualmente largas y entonces esto sugeriría que en Bogotá los tratamientos y tiempos deben ser diferentes a los de otros países.

Si el problema es que los sospechosos realmente no están con coronavirus entonces la situación no es tan complicada como la pintan en términos de la pandemia, pero desastrosa en términos sociales y económicos. Estaríamos usando un indicador que genera temor en la población para justificar un aislamiento que ya está desgastando a la gente.

Sé que puede haber otras explicaciones y que sin datos es difícil identificar que es lo que está pasando realmente, pero lo importante es que exista suficiente claridad en el indicador porque a partir de este se están tomando las decisiones en salud y económicas.

Por: Jairo Andrés Rendón Ph.D.

El covid-19 ha evolucionado diferente en las localidades de Bogotá.  Kennedy con 942 casos representa cerca del 20 por ciento de los casos confirmados en la capital y con 38 fallecidos aporta el 25 por ciento de los muertos.  Sin embargo, la alcaldesa advirtió que teníamos que ver los números con cuidado pues era lógico que Kennedy aportara más casos que otras localidades dado que tenía más población.  Al ajustar por población las localidades que requieren mayor atención son Antonio Nariño, Teusaquillo y Chapinero.

Sin embargo, aunque para algunas enfermedades puede ser razonable comparar regiones ajustando por la cantidad de habitantes, para entender la evolución del covid-19 no necesariamente lo es y menos para comparar localidades en una misma ciudad dónde todas están expuestas a las mismas normas y misma política en Salud.

Tampoco es clara la conexión entre el conteo de contagiados por habitantes con los modelos epidemiológicos, al menos en esta etapa inicial del virus.  En el modelo SIR, qué tanto nos referencian, cómo se esparce el virus está determinado por el número de contactos que tienen las personas y el tiempo que dura infeccioso un contagiado.

Lo que importa entonces es el circulo en el que se mueven las personas a diario y este círculo es mucho más pequeño que la población de la localidad en la que viven.  No necesariamente quienes viven en Kennedy tienen contacto con más personas al día que quienes viven en Teusaquillo o Antonio Nariño.  Si le creemos al SIR lo que tenemos que hacer es reducir el número de contactos que tienen los contagiados. Los datos parecen ser consistentes con que lo que importa son círculos de contacto, por ejemplo, en Estados Unidos los principales focos de contagio son usualmente las cárceles, hogares geriátricos y plantas de envasado de carne.  En Colombia las cárceles de Villavicencio y Leticia también se han convertido en un foco.

Además, siempre nos han explicado lo que lo importa es la evolución del número de casos y lo que lo queremos buscar es aplanar la curva, lo cual se logra reduciendo el número de nuevos contagiados.  La curva se va a aplanar igual si la medimos como un simple conteo o si la medimos en términos de la población.

Las gráficas de abajo muestran como se ve la curva del acumulado de contagiados para Kennedy, la localidad con más casos confirmados en Bogotá, bajo un conteo simple (izquierda) y bajo un conteo por 100,000 habitantes (derecha).  La pendiente de la curva es la misma, lo único que cambia es la escala. Si el objetivo de aplanar la curva da lo mismo seguir el conteo simple que el ajustado por habitantes.

El problema que podemos llegar a tener por contar ajustado por habitantes está en que nos puede distorsionar la asignación de recursos.  La gráfica de abajo muestra las curvas del acumulado de casos confirmados para las tres localidades que le preocupan a la alcaldesa cuando tiene en cuenta el número de contagiados por habitantes: Antonio Nariño, Teusaquillo y Chapinero, así como para Bosa y Kennedy.  La curva de Teusaquillo y Chapinero parece haberse aplanado mientras las de Kennedy y Bosa crecen aceleradamente.  Antonio Nariño preocupa porque su naciente curva arranca empinada.  ¿Vale la pena entonces concentrar esfuerzos en Teusaquillo y Chapinero en lugar de Kennedy o Bosa?

¿Qué es lo que hace diferente a Kennedy o Bosa de Chapinero o Teusaquillo? Una hipótesis son las diferencias en ingresos.  Aunque todos estamos sufriendo, los más vulnerables tienen menos margen de maniobra y se ven obligados a salir, tienen más contactos y por ende más contagios.  La gráfica de abajo relaciona el ingreso y el número de días que tomó pasar de 50 a 150 casos confirmados por localidad.

Hay una relación positiva entre el ingreso y el tiempo que demora el virus en reproducirse.  Los dos puntos en la parte superior derecha son Teusaquillo y Chapinero a quienes les tomó 37 días en triplicar sus casos.  Kennedy lo hizo en 11 días y Bosa en 19.  Para contener el virus lo que deberíamos hacer entonces es llevar ayudas y pedagogías a las localidades con más vulnerables en lugar de enfocarnos en las localidades con más contagiados por habitantes.